大數據開發資源

㈠ 大數據開發工程師的基本職責-崗位職責

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責

在學習、工作、生活中，很多情況下我們都會接觸到崗位職責，明確崗位職責能讓員工知曉和掌握崗位職責，能夠最大化的進行勞動用工管理，科學的進行人力配置，做到人盡其才、人崗匹配。我們該怎麼制定崗位職責呢？以下是我為大家整理的大數據開發工程師的基本職責-崗位職責，僅供參考，歡迎大家閱讀。

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責1

職責：

1、參與大數據平台搭建以及項目技術架構。

2、數據分析，挖掘，模型具體的產品化；

3、根據產品需求，分析編寫和制定大數據相關解決方案

崗位要求：

1、計算機相關專業本科以上學歷，編程基礎扎實，有2年以上大數據開發經驗

2、熟悉Hadoop生態和體系架構，熟悉Flink、Spark，Hive等常用開源工具

3、熟悉Flume，kakfa，scribe等日誌收集體系

4、熟悉主流資料庫（Oracle、postgresql、Mysql、Sql Server）中的1種及以上，有較好的SQL性能調優經驗

5、有數據倉庫ETL經驗者優先

6、有用戶行為日誌採集、海量數據處理、數據建模方面經驗者優先

7、有持續學習的能力；喜歡開源軟體，樂於知識分享；對工作認真負責；可以獨立承擔較大工作壓力

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責2

職責：

1、數字貨幣領域數據統計分析，負責數字貨幣量化投資策略的設計、管理以及實際投資運作

2、與交易員對接，制定切實可行的的'策略測試計劃，開展新策略模型的開發和驗證

3、協助交易員進行交易、風險管理，並對實際交易結果進行量化的績效分析，推動交易自動化

4、上級交辦的其他工作

任職要求：

1、數學/計算機/金融專業畢業，有扎實的演算法和機器學習的理論基礎

2、有量化實盤交易經驗，具備豐富的數學建模經驗及較強的數據處理能力優先

3、對金融市場的價格波動有獨特理解和深入的量化分析，具備一定對沖策略研究經驗；

4、對數字貨幣領域感興趣，結果導向；

5、有網頁抓取和爬蟲程序編寫經驗者優先。

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責3

職責：

1、大數據日誌分析系統的設計，選型和開發；

2、配合各業務給予數據支持，對產品和運營數據總結和優化；

3、處理用戶海量數據，提取、分析、歸納用戶屬性，行為等信息，完成分析結果；

4、發現並指出數據異常情況，分析數據合理性；

5、公司大數據基礎架構平台的運維，保障數據平台服務的穩定性和可用性；

6、大數據基礎架構平台的監控、資源管理、數據流管理；

7、基於數據分析的可預測的雲平台彈性擴展解決方案。

任職要求：

1、日誌分析數據系統實際經驗；

2、3年以上互聯網行業研發經驗，有使用Hadoop/hive/spark分析海量數據的能力；

3、掌握Hadoop、Flume，Kafka、Zookeeper、HBase、Spark的安裝與調試；

4、熟悉大數據周邊相關的資料庫系統，關系型資料庫和NoSQL。

5、掌握Linux操作系統的配置，管理及優化，能夠獨立排查及解決操作系統層的各類問題；

6、有良好的溝通能力，具備出色的規劃、執行力，強烈的責任感，以及優秀的學習能力。

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責4

職責：

1、負責數據分析、加工、清理、處理程序的開發；

2、負責數據相關平台的搭建、維護和優化；

3、負責基於Hadoop/Spark/Hive/kafka等分布式計算平台實現離線分析、實時分析的計算框架的開發；

崗位要求：

1、本科學歷須211院校以上，碩士及以上學歷不限院校，計算機軟體及相關專業

2、熟悉java和Scala語言、熟悉常用設計模式、具有代碼重構意識；

3、熟練使用hadoop、hbase、Kafka、hive、spark、presto，熟悉底層框架和實現原理；

4、使用Spark Streaming和Spark SQL進行數據處理，並具有SPARK SQL優化經驗；

5、需要有至少2年開發經驗，有flink開發經驗優先；

6、學習能力強，喜歡研究新技術，有團隊觀念，具備獨立解決問題的能力。

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責5

職責：

1、負責大數據平台的基礎環境搭建與性能優化，完成平台的構建與維護、實時流計算平台、分布式調度、可視化報表等平台的架構與研發；

2、對各種開源框架進行深入的代碼剖析和優化；

3、參與大數據技術方案評審；

4、指導初中級大數據工程師工作；

崗位要求：

1、計算機相關專業全日制專科及以上學歷，具有3年或以上的分布式計算平台研發工作經驗；

2。對大數據相關組件：Hadoop、Spark、Hbase、Hive、Flink、Kafka、Flume等架構與底層實現有深入理解，具備相應的定製和研發能力，尤其需要精通Flink框架；

3。具備構建穩定的大數據基礎平台的能力，具備數據收集、數據清洗、數據倉庫建設、實時流計算等系統研發經驗；

4。對技術有熱情，有不錯的數據思維和敏感度，有一定的數據分析能力優先，對深度學習、機器學習有一定的了解優先；

5。工作有計劃性，責任心和執行能力強，具備高度的責任心、誠信的工作作風、優秀溝通能力及團隊精神。

㈡ 大數據分析與大數據開發是什麼

.大數據分析比較側重於在千萬復雜的數據當中提取精華，也就是提取本身平台或需求指定相關的數據。2.大數據開發可以理解為數據的採集和數據的獲得

㈢ 本人想自學大數據hadoop，有那種講得比較全面詳細的大數據視頻教程資源嗎

現在大數據人才的缺口很大，但是從事大數據開發是需要一定的資料庫基礎和編程基礎回的，而且大數據答的教學視頻或者書籍目前來說適合入門的非常少，課程也非常繁雜。自學的難度不小，如果你的邏輯思維能力足夠好的話可以先看尚硅 谷的穀粒學院大數據Hadoop教程。

㈣ 外貿公司銷售怎麼使用誠睿大數據找客戶資源

外貿業務員找客戶的方式有很多，通過大數據開發客戶資源也是很不錯的選擇，建議可以多操作對比幾家，選擇出最適合自己的

㈤ 大數據開發行業的就業方向有哪些

根據專業社交平台LinkedIn發布的“中國互聯網最熱門人才報告”，研發工程師，產品經理，人力資源，市場營銷，運營和數據分析是中國互聯網行業最苛刻的六個人才職位，其中，研發工程師的需求最大，而數據分析人才最稀缺，LinkedIn報告顯示，數據分析人才供給指數最低，僅為0.05%，這是高度稀缺的表現，稀缺的人才也加速了人才流動大，大數據人才的平均跳槽速度為16個月左右。

根據中國商業聯合會的數據委員的統計，未來中國的基礎數據分析人才缺口將達到1500萬，而且，英美煙草公司招聘的職位中有60%以上正在招聘大數據人才，由此可見，數據開發的人才在我國是非常稀缺的，即使他們頻繁跳槽，也不會因為找不到工作而實業，薪資只會越來越高。

大數據職業發展的三個方向：

1.系統研發類涉及的職業：數據工程師，數據維護工程師，大數據研發工程師，大數據架構師等;

2.數據分析和挖掘，數據分析和機器學習，涉及的職業包括：數據分析師，大數據高級工程師，數據分析師專家，數據挖掘者，數據演算法工程師等;

3.大數據應用開發，對應職位：大數據應用工程師;

以最基本的大數據開發為例，入門的最低工資可以達到8K-1W人民幣，並且這個行業的工資增長率是直線飆升的，可以說非常高，根據某些求職網站的薪水對比，發現高級大數據工程師的平均工資為每月5萬人民幣，可以說相當高了，因此，有想往大數據行業發展的朋友，可以嘗試一下。

關於大數據開發行業的就業方向有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈥ 大數據分析所需的五個資源是什麼

1.完成MATLAB Mastery Bundle

MATLAB或Matrix是一個多范型數字計算空間和編程語言。用外行人的話來說，它是一種工具，它使得編寫代碼，運行腳本以及執行數據分析和可視化等任務變得輕松易懂，從而解決復雜問題，而這些代碼還不那麼復雜。

2.Python Power Code BONU SBundle

市場上有許多重要的編程語言可供選擇，數據分析師使用其日常任務和職責中的很多。但是，如果有人要先學習，那就是Python。Python語言被譽為用戶友好型以及直觀性。此外，它擁有眾多的功能，這使它能夠處理數據爭奪。70小時的培訓通過展示如何下載，提取，清理，匯總，分析和可視化數據，開始了編程教育。

3.大數據和分析主工具包

數據分析師和高級分析咨詢人員使用大量的語言和工具來獲取角色，這並不足為奇。這四個模塊集合為資料庫添加了四個重要的分析工具，即Minitab，SPSS，SAS和RStudio。

4.使用Tableau Desktop9 Bundle進行數據可視化

通過互動式儀錶板分析和呈現數據以完全挖掘信息的主要工具之一是Tableau9.這個收集將使您了解Tableau。因此，可以開始創建自己的可視化數據。

5.完整介紹R編程包

R的核心是一種統計編程語言，它非常適合挖掘和分析數據。但是，它也具有高級圖形和機器學習功能，也在數據可視化和集成復雜演算法上提供了一些獨一無二的優勢。在五門課程和三本電子書中，收集指導通過要點使用R來充分發揮潛力。

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以上是小編為大家分享的關於大數據分析所需的五個資源是什麼?的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

㈦ 大數據開發需要掌握哪些技術

大數據開發需要掌握java，Scala，Python等技術。

首先在學習真正的大數據技術之前，要熟練掌握一門編程語言，比如java等，在學習大數據期間還會接觸到其他的編程語言，比如說Scala、Python等編程語言，不過這些語言都是相通的，掌握了一門編程語言其他的就很好學習了。

㈧ 大數據的就業方向

總的來說大數據領域有幾大細分 1 數據清洗、收集、爬蟲 //偏腳本、爬蟲能力 2 數據回分析 //偏業務答，偏SQL，偏分析能力 3 數據開發 //偏平台，偏工程化、後端開發能力 4 數據挖掘 //偏演算法，偏挖掘能力 一般來說，數據分析的門檻最低，其次數據開發和爬蟲類，門檻最高的是挖掘，當然薪酬也是相對較高的。 從應用開發入手，你可以往兩個方向房展： 1 進一步熟悉架構，提升開發能力，往數據架構師轉； 2 從應用工程化往挖掘工程師轉，需要自己多學演算法相關的知識；